Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

Система позволяет оценивать степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций по управлению, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень ее надежности. Кроме того, система дает характеристику влияния каждого технологического приема и рекомендации по замене желательных, но очень дорогих или не имеющихся в наличии технологических приемов, другими, более дешевыми и доступными, и, при этом, имеющими сходное влияние на хозяйственные результаты.
Таким образом, данная методика позволяет «просматривать» различные варианты технологии, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и на этой основе вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии.
В данном исследовании в количественной форме были обнаружены как уже известные закономерности по влиянию предшественников, почв, удобрений, способов вспашки и т.д. на результаты выращивания сельхозкультур, так и новые, ранее неизвестные.

Контрольные вопросы
1. Что выбирается в качестве классов распознавания и что в качестве факторов в задаче прогнозирования урожая?
2. Что такое «шкала качества» и «шкала количества»? Какие градации у этих шкал?
3. Как классифицировать факторы, влияющие на урожай?
4. В чем состоит задача прогнозирования количественных и качественных результатов выращивания сельхозкультур?
5. В чем состоит задача поддержки принятия решений при выборе зон и подзон выращивания, культур для выращивания, агротехнологий?
6. Каким образом можно научно обоснованно заменять одни факторы другими?
7. С какими проблемами сталкивается разработчик и исследователь при решении задачи прогнозирования урожая?

Литература по лабораторной работе
1. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС-5.1»). — Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. — 280с.
2. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитив-ный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

ЛР-10:
«Исследование случайной семантической информационной модели при различных объемах выборки»

Краткая теория
Любая реальная информация о предметной области содержит как полезную информацию о закономерностях, так и шум. Соотношение между полезной информацией (сигналом) и шумом может быть различное:
– уровень сигнала может быть намного выше уровня шума, тогда шум можно считать несущественным;
– уровень сигнала может быть намного ниже уровня шума, тогда шум может существенно сказываться на свойствах модели.